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Repost from 하나 중국/신흥국 전략 김경환
>>AI 선진 패키징 수요, 2030년까지 지속? AI ASIC·실리콘 포토닉스 수혜 기대(대만경제일보)
•AI와 고성능 HPC 수요 증가로 선진 패키징 시장 호황이 이어지면서 TSMC와 ASE도 생산능력 확대에 나서고 있음. 일부 생산능력은 이미 2029~2030년 수요까지 고려해 증설중. 대형 후공정 업체들이 AI 핵심 칩에 자원을 집중하면서 통신·PC 등 일반 반도체 테스트 생산능력이 부족해졌고, 이에 따라 King Yuan Electronics와 Ardentec 등 대만 테스트 업체들이 외주 물량을 확보하고 있음
•Ardentec는 통신 칩과 AI ASIC 테스트 수요 증가에 힘입어 2분기 매출 45억3,400만 대만달러, EPS 2.36대만달러를 기록했으며, 상반기 EPS는 4.24대만달러였음. 룽탄 신공장은 7월 양산을 시작했고, 파운드리와 협력해 AI ASIC 테스트 서비스를 제공하고 있음. 시장에서는 3분기 EPS 2.6대만달러, 연간 EPS 9.8대만달러를 전망하고 있음.
•Ardentec는 AI ASIC 테스트뿐 아니라 계열사를 통해 실리콘 포토닉스와 이종집적 패키징 사업도 확대하고 있음. EIC·PIC 및 광전자 통합 테스트 역량을 바탕으로 CPO 생태계 구축에 참여하고 있으며, AI 테스트와 실리콘 포토닉스라는 두 성장 분야를 모두 확보한 점이 강점으로 평가됨. 기사에서는 현재 PER 약 19배 수준으로, 주가 조정 시 관심을 가질 만한 종목이라고 평가
>https://money.udn.com/money/story/5607/9660998?from=ednappsharing
| 2 | >>MediaTek 2분기 실적 발표…스마트 디바이스 플랫폼이 성장 견인 (대만공상시보)
•MediaTek은 2026년 2분기 매출 1,521억8,300만 대만달러를 기록. QoQ +2.0%, YoY +1.2% 증가, **EPS는 15.28TWD로 QoQ +0.7%, YoY -12.6%를 기록
•2분기 매출총이익률(GPM)은 46.2%로 QoQ -0.1%p, YoY -2.9%p를 기록. 영업이익은 228억6,800만 TWD(QoQ -0.1%, YoY -22.2%), 순이익은 246억500만 TWD(QoQ +0.9%, YoY -12.3%)였음.
•스마트폰 수요가 여전히 부진한 가운데서도 스마트 디바이스 플랫폼의 시장점유율 확대가 매출 성장을 견인하며 스마트폰 시장 둔화를 상쇄
•회사는 플래그십 스마트폰 AP, Wi-Fi, 차량용 반도체, 컴퓨팅 플랫폼, ASIC 사업이 향후 주요 성장동력이 될 것으로 기대
•한편 2분기 R&D 비용은 393억6,100만 TWD로 매출의 25.9%를 차지하며 전분기와 전년 동기 대비 모두 증가. AI, 차세대 통신, 맞춤형 반도체 플랫폼에 대한 투자가 단기적으로는 수익성을 압박하지만, 중장기 경쟁력 강화에 기여
>聯發科財報出爐！Q2每股賺15.28元 最大功臣是「它」 https://www.ctee.com.tw/news/20260731701295-430502 | 281 |
| 3 | >>구글 수석과학자 제프 딘: AI는 이미 초급 엔지니어 수준…다음 핵심 경쟁은 추론 하드웨어
•Jeff Dean은 AI가 이미 초급 엔지니어 수준의 업무를 수행할 수 있으며, 수주 동안 연속으로 작업을 이어갈 수 있는 단계에 도달했다고 평가했음
•그는 AI 에이전트의 성능이 예상보다 빠르게 발전하면서 핵심 병목은 모델 자체보다 추론 하드웨어의 효율성으로 이동하고 있다고 진단
•또한 앞으로는 저지연(Low Latency) 전용 추론 하드웨어, 컨텍스트 엔지니어링, 특정 산업에 특화된 도메인 모델이 소규모 팀이 차별화된 경쟁력을 확보하는 핵심 요소가 될 것으로 전망했음.
•아울러 AI가 과학 연구를 지원하고, 그 연구 결과가 다시 AI 발전으로 이어지는 선순환 구조가 더욱 빠르게 형성될 것
>Google首席科学家Jeff Dean：AI已达初级工程师水平，推理硬件是下一个关键战场 https://wallstreetcn.com/articles/3778431#from=ios | 265 |
| 4 | 무라타 - 2027년 3월 결산기 제1분기 결산 요약자료〔IFRS〕(연결) https://blog.naver.com/nlueoxy/224365341968 | 634 |
| 5 | 억만장자 켄 그리핀은 과거 AI를 '쓰레기'라며 일축했다. 그가 마음을 바꾼 이유와 '우울함'을 느끼는 이유는 다음과 같다. https://blog.naver.com/nlueoxy/224365337515 | 633 |
| 6 | 어드반테스트 - 2027년 3월 결산기 제1분기 결산 요약자료〔IFRS〕(연결) https://blog.naver.com/nlueoxy/224365336608 | 586 |
| 7 | 인텔 CEO 탠, 과감한 행보에 나서 – 과거 투자 파트너가 이끄는 스타트업 '로자익(Rosaic)'과 아톰 칩 기술 공유 https://blog.naver.com/nlueoxy/224365334347 | 555 |
| 8 | 중동 美대사관들 "사태 악화 대비 출국 준비"…교민에 권고
- 요르단·이라크·이스라엘 주재 공관 성명…"각별히 주의"
요르단, 이라크, 이스라엘 등에 주재하는 미국대사관들은 일제히 성명에서 "중동에 있는 미국 시민권자들은 각별한 주의와 경계를 늦추지 말고 항공편 취소, 주기적 영공 폐쇄, 여행 차질 가능성 등에 대비해야 한다"고 밝혔다.
이들 대사관은 "일부 항공사는 운항 재개를 연기했고, 일부 노선은 취소됐다"며 "미국 시민권자들은 사태 악화 시 출국을 고려하거나 출국을 준비해야 한다"고 당부했다.
이같은 경고는 최근 미국과 이란 사이 군사적 충돌 수위가 높아지는 분위기 속에 미국이 이번 주말(1∼2일) 이란의 에너지 인프라를 대상으로 강도 높은 공습에 나설 수 있다는 보도가 나온 직후 이뤄졌다.
https://n.news.naver.com/article/001/0016228474?sid=104 | 479 |
| 9 |  오픈AI, 장기 작업 특화 신규 모델 ‘Astra’ 공개 시연
: 오픈AI가 장시간에 걸친 복잡한 작업 수행을 목표로 한 신규 모델 Astra를 준비 중이며, 샘 올트먼 CEO가 이번 주 워싱턴에서 정책 입안자와 규제 당국을 대상으로 시연
: Astra는 여러 AI 에이전트가 장기간 협업해 프로젝트 수행이나 고난도 수학 문제 해결이 가능한 것이 핵심 특징. 기존 Sol, Terra, Luna와 별개의 새로운 모델 라인업으로 출시 예정
: 모델은 이미 테스트 단계에 있으며, GPT-6로 출시할지 GPT-5.7 등 GPT-5 시리즈의 후속 모델로 출시할지는 아직 최종 결정되지 않은 상태
: Astra는 트럼프 행정부의 신규 AI 모델 사전 제출 프레임워크를 처음 적용받는 모델이 될 가능성이 높으며, 해당 제도는 이번 주말 최종 확정될 예정
: 단기적으로 오픈AI는 AI가 기존에 해결되지 않았던 수학 문제 10개를 해결한 사례를 담은 기술 보고서도 공개할 계획으로, 최상위 모델의 추론 능력을 강조할 예정
https://t.me/Samsung_Global_AI_SW | 312 |
| 10 | 320개의 댓글이 달린 후 자동으로 생성된 토론 요약 (TL;DR)
아닙니다. 이 스레드의 전반적인 여론은 글쓴이(OP)가 상황을 정반대로 보고 있다는 것입니다. 가장 많은 추천을 받은 댓글이 모든 걸 말해줍니다. 3배 더 효율적이 되었다는 건, 그저 5배 더 많은 일을 받게 된다는 뜻일 뿐이라는 겁니다. 새로운 소프트웨어 기능에 대한 기업의 갈증은 끝이 없기 때문에, 기업들은 개발자를 해고하는 대신 백로그(밀린 업무)를 늘리고 당신에게 더 많은 것을 기대할 것입니다.
많은 시니어 개발자들 역시 "오류가 적어졌다"는 글쓴이의 주장을 반박하고 있습니다. 그들은 실력이 부족한 채 AI에만 의존하는 '바이브 코더(vibe-coder)'들이 쏟아내는 "10배의 기술 부채(tech debt)"와 "쓰레기 코드(slop)" 속에서 허우적대고 있습니다. 당신의 생산성 향상이 그들에게는 뒷수습해야 할 일거리인 셈이죠.
다른 주요 의견들을 요약하자면 다음과 같습니다:
당신의 일자리는 사라지는 것이 아니라 진화하고 있습니다. 당신은 단순 코더에서 소프트웨어 아키텍트나 AI 오퍼레이터로 추상화의 사다리를 올라가고 있는 것입니다. 개발에서 가장 어려운 부분은 애초에 타이핑(코딩)이 아니었습니다. 진짜 어려운 건 항상 기획, 설계, 그리고 사람을 대하는 일이었으며, 그것은 여전히 당신의 몫입니다.
AI를 잘 다루는 것이 새로운 스킬입니다. 보아하니 이 도구들을 끔찍하게 못 쓰는 사람들이 아주 많은 것 같습니다. 따라서 당신이 이 툴들을 마스터했다면 당신의 가치는 떨어지는 게 아니라 오히려 더 높아집니다.
AI 모델 구동은 꽤 비쌉니다. 많은 사람들은 보조금이 끝나고 기업들이 이 모델들을 구동하는 데 드는 '진짜 비용'을 직면하게 될 때 AI 거품이 꺼질 것이라고 생각합니다. 그 비용은 어쩌면 인간 개발자를 쓰는 것보다 더 비쌀 수도 있거든요.
"10배 생산성" 주장은 다소 과장(sus)되었습니다. 사람들은 그것이 기획, 프롬프트 작성, AI의 작업물을 검토하는 데 들어가는 모든 추가 시간을 고려하지 않은 착각이라고 생각합니다
그래서 결론은 이렇습니다: 당신은 대체되는 것이 아닙니다. 아마도 똑같은 월급을 받으면서 이전보다 훨씬 더 까다로운 내용이 적힌 새로운 직무 기술서를 받게 될 뿐입니다. 미래에 오신 것을 환영합니다. | 411 |
| 11 |  No text... | 371 |
| 12 | 그래서 결론은 이렇습니다: 당신은 대체되는 것이 아닙니다. 아마도 똑같은 월급을 받으면서 이전보다 훨씬 더 까다로운 내용이 적힌 새로운 직무 기술서를 받게 될 뿐입니다. 미래에 오신 것을 환영합니다. | 1 |
| 13 | 320개의 댓글이 달린 후 자동으로 생성된 토론 요약 (TL;DR)
아닙니다. 이 스레드의 전반적인 여론은 글쓴이(OP)가 상황을 정반대로 보고 있다는 것입니다. 가장 많은 추천을 받은 댓글이 모든 걸 말해줍니다. 3배 더 효율적이 되었다는 건, 그저 5배 더 많은 일을 받게 된다는 뜻일 뿐이라는 겁니다. 새로운 소프트웨어 기능에 대한 기업의 갈증은 끝이 없기 때문에, 기업들은 개발자를 해고하는 대신 백로그(밀린 업무)를 늘리고 당신에게 더 많은 것을 기대할 것입니다.
많은 시니어 개발자들 역시 "오류가 적어졌다"는 글쓴이의 주장을 반박하고 있습니다. 그들은 실력이 부족한 채 AI에만 의존하는 '바이브 코더(vibe-coder)'들이 쏟아내는 "10배의 기술 부채(tech debt)"와 "쓰레기 코드(slop)" 속에서 허우적대고 있습니다. 당신의 생산성 향상이 그들에게는 뒷수습해야 할 일거리인 셈이죠.
다른 주요 의견들을 요약하자면 다음과 같습니다:
당신의 일자리는 사라지는 것이 아니라 진화하고 있습니다. 당신은 단순 코더에서 소프트웨어 아키텍트나 AI 오퍼레이터로 추상화의 사다리를 올라가고 있는 것입니다. 개발에서 가장 어려운 부분은 애초에 타이핑(코딩)이 아니었습니다. 진짜 어려운 건 항상 기획, 설계, 그리고 사람을 대하는 일이었으며, 그것은 여전히 당신의 몫입니다.
AI를 잘 다루는 것이 새로운 스킬입니다. 보아하니 이 도구들을 끔찍하게 못 쓰는 사람들이 아주 많은 것 같습니다. 따라서 당신이 이 툴들을 마스터했다면 당신의 가치는 떨어지는 게 아니라 오히려 더 높아집니다.
AI 모델 구동은 꽤 비쌉니다. 많은 사람들은 보조금이 끝나고 기업들이 이 모델들을 구동하는 데 드는 '진짜 비용'을 직면하게 될 때 AI 거품이 꺼질 것이라고 생각합니다. 그 비용은 어쩌면 인간 개발자를 쓰는 것보다 더 비쌀 수도 있거든요.
"10배 생산성" 주장은 다소 과장(sus)되었습니다. 사람들은 그것이 기획, 프롬프트 작성, AI의 작업물을 검토하는 데 들어가는 모든 추가 시간을 고려하지 않은 착각이라고 생각합니다 | 1 |
| 14 |  저는 지금의 흐름 속에서 테크 산업이 살아남을 수 있을 거라 보지 않습니다.
저는 이미 제 업무의 95% 정도를 클로드 코드(Claude Code)로 처리하고 있습니다. AI가 등장하기 전보다 생산성은 최소 10배 이상 높아졌고 오류는 훨씬 줄었습니다. 특히 최신 모델들은 대부분 무엇을 해야 할지 이미 파악하고 있고, 십중팔구 몇 단계 앞서서 생각하기까지 합니다. 물론, 이제 더 이상 코드를 직접 작성하거나 손으로 버그를 수정하는 것이 아무런 의미가 없어졌기 때문에 저는 아키텍처와 설계에 집중하려고 노력하고 있습니다. 하지만 이것이 제 커리어를 언제까지 지탱해 줄 수 있을지는 장담할 수 없습니다. 솔직히 말해 제 업무의 이런 부분조차도 이제는 대부분 AI를 통해 처리되고 있거든요.
앞으로 몇 년 동안은, 그리고 AI 에이전트가 완벽하게 주도권을 잡기 전까지는 우리가 일자리를 유지할 수 있을지도 모릅니다. 하지만 시장은 해가 갈수록 쪼그라들 것입니다. 기업들이 AI 에이전트가 독립적으로 작동하고 소프트웨어를 개발할 수 있도록 필요한 인프라와 안전장치를 얼마나 빨리 구축할 수 있느냐에 전적으로 달려 있다고 봅니다. 그리고 그 이후에는 더 많은 화이트칼라 직군들이 같은 수순을 밟게 될 것입니다.
물론 초기 버전의 ChatGPT가 처음 나왔을 때 성급하게 사람들을 해고했다가 낭패를 본 기업들도 있었지만, 지금은 상황이 완전히 다릅니다. 제가 이 업계에서 계속 경쟁력 있는 존재로 남을 수 있으리라 믿을 만한 타당한 근거가 전혀 보이지 않습니다. 유일한 "희망"이라면 토큰(API) 비용이 다시 인간의 인건비보다 비싸지는 것뿐이겠지만, 우리 스스로를 속이지는 맙시다. 미래에는 비용 문제에 대한 해결책도 결국은 나오게 될 테니까요. | 421 |
| 15 | NASA 국장 재러드 아이작먼과 피트 세션스 하원의원, KWTX 기자 애비 퍼거슨과 대담 https://blog.naver.com/nlueoxy/224365293939 | 446 |
| 16 | https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=213178 | 536 |
| 17 | 키옥시아 - 2027년 3월기 제1사분기 결산설명회 질의응답집 https://blog.naver.com/nlueoxy/224365211508 | 593 |
| 18 | 챗GPT 광고 https://youtu.be/xWidD4vNbiY?si=q-ML1F6np-hgwDX_ | 531 |
| 19 | 2026년 3월 9일
6인치 파일럿 라인(시험 생산 라인) 착공
2026년 3월 9일, TNO(네덜란드 응용과학연구소), 에인트호번 하이테크 캠퍼스(High Tech Campus Eindhoven) 및 파트너사들은 유럽 기술의 새로운 시대를 열었습니다. 이들은 6인치 웨이퍼 규모의 인화인듐(Indium Phosphide, InP) 포토닉 칩(광자 칩)을 생산하는 유럽 최초의 산업용 규모 시설을 구축하고 있습니다. 1억 5,000만 유로가 투자된 이 시설은 세계적인 수준의 혁신과 확장 가능한 제조 사이의 간극을 메우기 위해 유럽이 고대해 온 '연구실에서 팹으로(lab-to-fab)' 이어지는 핵심 연결 고리입니다.
InP 기술 분야의 유럽 내 선도 기업인 스마트 포토닉스(SMART Photonics)는 다른 협력사들과 더불어 해당 파일럿 라인의 중요한 최종 사용자(end user)로서, 산업 도입을 가속화하고 네덜란드의 포토닉스 제조 기반을 강화하는 데 기여할 수 있습니다. 스마트 포토닉스는 인화인듐(InP) 기술에 대해 입증된 전문성을 바탕으로 파일럿 라인을 지원하며, 관련 기술과 지식을 공유함으로써 6인치 웨이퍼 생산 공정 개발에 속도를 내고 있습니다. 더불어 이 회사는 교육 제공자 역할을 수행하며 산업 생태계 전반에 요구되는 기술과 지식을 구축하는 데 힘을 보태고 있습니다.
스마트 포토닉스 CEO 요한 핀스트라(Johan Feenstra):
"우리는 모든 시장의 고객들에게 한층 더 나은 서비스를 제공할 수 있는 역량을 강화해 줄, 매우 절실했던 이번 생태계 이니셔티브에 참여하게 되어 기쁩니다. 함께 생산 규모를 확장(scaling up)함으로써, 우리는 이번 협력이 네덜란드와 유럽 전역에서 당사의 선도적인 입지를 더욱 굳건히 할 것이라고 확신합니다."
https://smartphotonics.nl/start-construction-6-inch-pilot-line/
#스마트포토닉스 | 499 |
| 20 | 2026년 8월 1일
수학 및 이론 컴퓨터 과학 분야의 10가지 진전
우리는 과학자와 수학자들이 발견을 가속화할 수 있는 도구를 통해 역량을 강화할 수 있도록 지원하고자 합니다. 이것이 바로 우리가 최근 10만 명의 과학자와 수학자에게 당사의 최고 ChatGPT 모델을 무료로 사용할 수 있도록 지원하는 이니셔티브인 '학술 연구자를 위한 ChatGPT(ChatGPT for Academic Researchers)'를 발표한 이유입니다. 또한 당사는 개발 과정에서 미해결 연구 과제(open research problems)를 대상으로 모델을 지속적으로 평가하고 있습니다.
지난 5월, 당사는 미출시 모델을 평가하는 과정에서 발견된, AI가 생성한 '에르되시 단위 거리 추측(Erdős unit-distance conjecture)'에 대한 반증을 공유한 바 있습니다. 이 작업은 이미 수학 및 이론 컴퓨터 과학 분야에서 추가적인 발전에 영감을 주었습니다. 오늘 당사는 최소 10년, 그리고 대부분의 경우 그보다 훨씬 더 오랜 기간 동안 주요 결과에 진전이 없었던 미해결 난제들에 대한 10가지 성과를 선정하여 공유하고자 합니다. 이러한 난제들은 고차원 기하학, 부호 이론(coding theory), 산술 회로 복잡성(arithmetic circuit complexity), 군론(group theory), 작용소 대수(operator algebras), 양자 복잡성(quantum complexity), 격자 암호학(lattice cryptography) 및 극단 조합론(extremal combinatorics)을 아우릅니다. 이 모든 문제들은 각 수학계에서 상당한 관심을 받고 있으며, 그중 일부는 수학계 전반에 걸쳐 폭넓은 관심을 끌고 있습니다.
주요 성과
당사는 다음 문제들에 대한 새로운 결과를 제공합니다. 이 결과들은 당사의 차세대 주요 모델인 아스트라(Astra)의 내부 버전을 통해 달성되었습니다. 이러한 문제들의 해답을 찾는 데 필요한 총 토큰 수는 Sol API 요금 기준으로 약 2,000달러가 소요될 수준입니다. 이후 동일한 모델을 활용하여 연구진(사람)이 이 논증들을 논문 원고로 작성했습니다. 그런 다음, 해당 모델은 각 논증을 Lean 증명(Lean certificate)으로 공식화했습니다. 당사는 각 해답에 대해 모델의 사고 과정을 설명하는 내러티브도 함께 공개합니다.
https://openai.com/index/ten-advances-in-mathematics/
#오픈AI | 471 |
